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產(chǎn)品設(shè)計(jì)
財(cái)務(wù)共享中心：背景、概念、制度、流程、架構(gòu)及遇到的問題

財(cái)務(wù)共享中心：背景、概念、制度、流程、架構(gòu)及遇到的問題

這篇文章將從財(cái)務(wù)共享中心的背景、概念、適用企業(yè)類型、涉及部門、制度和流程、技術(shù)架構(gòu)以及在實(shí)施過程中可能遇到的問題等六大模塊入手，為你全方位、深入地剖析財(cái)務(wù)共享中心的奧秘。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
如何初始化題庫習(xí)題的難度(1)——沒有歷史做題數(shù)據(jù)

如何初始化題庫習(xí)題的難度(1)——沒有歷史做題數(shù)據(jù)

沒有歷史數(shù)據(jù)，如何判斷一道題的難度？本文從題目結(jié)構(gòu)、標(biāo)簽體系、專家標(biāo)注等角度出發(fā)，探索題庫系統(tǒng)在冷啟動(dòng)階段的難度初始化策略，是教育類產(chǎn)品經(jīng)理理解“智能評估機(jī)制”的實(shí)戰(zhàn)參考。
AI
10 倍提效：我用釘釘 AI 表格，搭出信息流投放的 “自動(dòng)化工作流”

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對市場投放、運(yùn)營崗來說，“日報(bào)周報(bào)月報(bào)” 從來不是簡單的 “寫總結(jié)”，而是一場與 “數(shù)據(jù)混亂、時(shí)間消耗、溝通低效” 死磕的持久戰(zhàn) —— 尤其是同時(shí)負(fù)責(zé) 16 個(gè)信息流賬戶時(shí)，這種煎熬被放大到極致。
產(chǎn)品設(shè)計(jì)
產(chǎn)品經(jīng)理認(rèn)知體系《訂單篇》：從正向到逆向，一文搞懂訂單設(shè)計(jì)

產(chǎn)品經(jīng)理認(rèn)知體系《訂單篇》：從正向到逆向，一文搞懂訂單設(shè)計(jì)

從交易發(fā)起到售后處理，訂單系統(tǒng)貫穿電商業(yè)務(wù)全鏈路。本文以“訂單篇”為核心，拆解正向與逆向訂單的設(shè)計(jì)要點(diǎn)與業(yè)務(wù)邏輯，是電商產(chǎn)品人構(gòu)建系統(tǒng)思維的關(guān)鍵一課。
AI
「一張表格就是一個(gè)AI應(yīng)用？」我用釘釘AI表格搭建了一套項(xiàng)目管理系統(tǒng)

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你是不是也曾被這樣的日常逼到崩潰？——每天機(jī)械地在無數(shù)個(gè)Excel、聊天記錄和郵件里翻找數(shù)據(jù)，復(fù)制粘貼、整理報(bào)表，加班到深夜只為出一張像樣的業(yè)務(wù)看板；想搞數(shù)字化管...
AI
從Prompt到RLHF：產(chǎn)品經(jīng)理視角下的大模型進(jìn)化三部曲

從Prompt到RLHF：產(chǎn)品經(jīng)理視角下的大模型進(jìn)化三部曲

這幾年，AI大模型的崛起幾乎成了科技圈的年度大戲。它們像是一塊塊潛力無窮的“原石”，在不斷被打磨，逐漸從“通用大腦”走向更加精細(xì)、實(shí)用的工具。而作為產(chǎn)品經(jīng)理，如果光是知道模型算力堆得多高、參數(shù)多大，仍然會(huì)覺得“我有點(diǎn)跟不上節(jié)奏”。真正關(guān)鍵的問題是：我們?nèi)绾卫么竽Ｐ偷倪M(jìn)化工具箱，把它們變成可落地的產(chǎn)品？